通过下载引擎(Web Crawler/Spider)自动下载至少500个英文文档/网页，以及500个中文文档/网页，越多越好，并保留原始的文档/网页备份(如:News_1_Org.txt）
编程对所下载文档进行自动预处理:
将各个单词进行字符化，完成删除特殊字符、大小写转换等操作
调研并选择合适的中文分词技术和工具实现中文分词
删除英文停用词(Stop Word)
删除中文停用词
调用或者编程实现英文Porter Stemming功能
将中文文档进行字符化，即可被搜索引擎索引的字符单元
对于英文文档，经过以上处理之后，将经过处理之后所形成简化文档保存（如:News_1_E.txt），以备以后的索引处理
对于中文文档，经过以上处理之后，将经过处理之后所形成简化文档保存（如:News_1_C.txt），以备以后的索引处理
使用python的第三方库requests，可以向服务器发送http的get请求获得响应数据，利用库bs4的BeautifulSoup对获得的html内容进行解析，除去标签，只提取出文本内容，保存至文件。
中文文档原始内容进行分词前还利用了正则表达式删去了非中文字符。中文分词用到的是第三方库jieba。
英文文档用了正则表达式删去了一些特殊字符，比如句号，分号，问号，逗号，保留了单词里的连字符。并用函数lower()将所有英文字母转化成了小写。后续处理用到的是第三方库nltk，可以实现分词（英文每个单词已经分开，此处的分词是指快捷地返回词的列表）、删去停用词和Porter Stemming功能。
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